// Includes
#include <iostream>

#include "../utils/cuPrintf.cu"

//Incluyo la clase Random para la generación de números aleatorios en CUDA
#include "../utils/Random.cu"

//Incluyo la clase global.cu  que contiene las variables y funciones globales
#include "../utils/global.cu"

using namespace std;

/****************** Representacion entera ********************/


/******************* Declaracion de Funciones del Host *************************/
void representacionEntera();

/******************* Declaracion de Funciones Global del Device ********************/
__global__ void inicializarPoblacionEntera(int* poblacion, int* fitnessActualDevice, struct Random randomGPU, int cantCromosomasPoblacion);
__global__ void mainKernelEntera(int* poblacionActualDevice, int* nuevaPoblacionDevice, int* fitnessActualDevice, int* nuevoFitnessDevice, int* individuosAMigrarDevice, struct Random r);

/******************* Declaracion de Funciones internas del Device *****************/
__device__ int seleccionEntera(int* vectorFitness, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion, int indiceMejor);
__device__ int seleccionPorTorneoEntera(int* vectorFitness, struct Random randomGPU);
__device__ int seleccionPorRangoEntera(int* vectorFitness, int indiceMejor);
__device__ int seleccionElitistaEntera(int* vectorFitness, int indiceMejor);

__device__ void cruzamientoRepresentacionEntera(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion);
__device__ void cruzamientoCromosoma1Punto(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, struct Random randomGPU);
__device__ void cruzamientoCromosoma2Puntos(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, struct Random randomGPU);
__device__ void cruzamientoCromosomaUniforme(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, struct Random randomGPU);

__device__ void mutacionEntera(int* poblacion, int probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion);
__device__ void mutacionReajusteAleatorio(int* poblacion, int probabilidad, struct Random randomGPU);
__device__ void mutacionPorDeslizamiento(int* poblacion, int probabilidad, struct Random randomGPU);

__device__ void asignarFitnessEntera(int* poblacion, int* vectorFitness);
__device__ int calcularFitnessEntera(int* poblacion, int posicion);

/******************* Implementacion de Funciones del Device *****************/


__global__ void inicializarPoblacionEntera(int* poblacion, int* fitnessActualDevice, struct Random randomGPU, int cantCromosomasPoblacion){
	//Obtengo posicion a escribir.
	int posicionCromosoma = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionFitness = threadIdx.y * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosomaDevice * 2; i++){
		//Genero valor aleatorio.
		unsigned int r = (getRandomInt(randomGPU, posicionCromosoma)% 10);
		poblacion[posicionCromosoma+i] = r;
	}
	fitnessActualDevice[posicionFitness] = calcularFitnessEntera(poblacion, posicionCromosoma);
	fitnessActualDevice[posicionFitness + 1] = calcularFitnessEntera(poblacion, posicionCromosoma + cantGenesEnCromosomaDevice);
}


__global__ void mainKernelEntera(int* poblacionActualDevice, int* nuevaPoblacionDevice, int* fitnessActualDevice, int* nuevoFitnessDevice, int* individuosAMigrarDevice, struct Random r){
	//genero numero aleatorio entre 0 y cant individuos por poblacion
	int posicionCromosoma1 = seleccionEntera(fitnessActualDevice, r, tipoSeleccion, 1);
	int posicionCromosoma2 = seleccionEntera(fitnessActualDevice, r, tipoSeleccion, 2);
	cruzamientoRepresentacionEntera(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidadCruzamiento, r, tipoCruzamiento);
	mutacionEntera(nuevaPoblacionDevice, probabilidadMutacion, r, tipoMutacion);

	asignarFitnessEntera(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice);

	//__syncthreads();
	//if (threadIdx.x == 0) {
	///	individosAMigrarRepresentacionBinaria(nuevoFitnessDevice, nuevaPoblacionDevice, individuosAMigrarDevice);
	//}
}

/******************* Implementacion de Funciones de Migracion *****************/



/******************* Implementacion de Funciones de Selecccion *****************/


__device__ int seleccionEntera(int* vectorFitness, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion, int indiceMejor){
	int resultado = -1;
	if(ejecutarFuncion == 0) {
		resultado = seleccionElitistaEntera(vectorFitness, indiceMejor);
	}
	else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			resultado = seleccionPorTorneoEntera(vectorFitness, randomGPU);
		}
		/*else {
			if(ejecutarFuncion == 2) {
				//seleccionElitistaEntera(vectorFitness, randomGPU);
			}
		}*/
	}
	return resultado;
}


//Seleccion por torneo
//selecciona 2 individuos al azar y devuelve la posicion del mejor
__device__ int seleccionPorTorneoEntera(int* vectorFitness, struct Random randomGPU){
	cuPrintf("*** Seleccion por torneo ***\n");
	unsigned int r = getRandomInt(randomGPU, threadIdx.y)% cantCromosomasPoblacionDevice;
	int posicionFitnessAleatoria1 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + r;
	int posicionCromosomaAleatoria1 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + r * cantGenesEnCromosomaDevice;
	r = getRandomInt(randomGPU, threadIdx.y + 1)% cantCromosomasPoblacionDevice;
	int posicionFitnessAleatoria2 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice + r;
	int posicionCromosomaAleatoria2 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + r * cantGenesEnCromosomaDevice;
	if (vectorFitness[posicionFitnessAleatoria1] > vectorFitness[posicionFitnessAleatoria2])
		return posicionCromosomaAleatoria1;
	return posicionCromosomaAleatoria2;
}

//Seleccion por rango
//Se ordenan los individuos según su fitness y la selección se realiza mediante este ranking.
__device__ int seleccionPorRangoEntera(int* vectorFitness, int indiceMejor){
	return 0;

}


//Seleccion elitista
//selecciona el mejor o segundo mejor elemento segun se indica en indiceMejor con un 1 o con un 2
__device__ int seleccionElitistaEntera(int* vectorFitness, int indiceMejor){
	cuPrintf("*** Seleccion elitista ***\n");
	int mejor1 = -1;
	int mejor2 = -2;
	int indiceMejor1, indiceMejor2;
	int valorFitness;
	int indiceMemoria = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacionDevice; i++){
		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria + i];
		if (valorFitness > mejor1) {
			mejor2 = mejor1;
			indiceMejor2 = indiceMejor1;
			mejor1 = valorFitness;
			indiceMejor1 = i;
		}
		else {
			if (valorFitness > mejor2){
				mejor2 = valorFitness;
				indiceMejor2 = i;
			}
		}
	}

	//cuPrintf("indiceMejor1 = %d \n", indiceMejor1);
	//cuPrintf("indiceMejor2 = %d \n", indiceMejor2);

	int posicionCromosomaMejor1 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + indiceMejor1 * cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionCromosomaMejor2 = blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice + indiceMejor2 * cantGenesEnCromosomaDevice;
	//cuPrintf("posicionCromosomaMejor1 = %d \n", posicionCromosomaMejor1);
	//cuPrintf("posicionCromosomaMejor2 = %d \n", posicionCromosomaMejor2);

	if (indiceMejor == 1) {
		return posicionCromosomaMejor1;
	}
	return posicionCromosomaMejor2;

}



/******************* Implementacion de Funciones de Cruzamiento *****************/


__device__ void cruzamientoRepresentacionEntera(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion){

	if(ejecutarFuncion == 0) {
		cruzamientoCromosoma1Punto(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
	}
	else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			cruzamientoCromosoma2Puntos(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
		}
		else {
			if(ejecutarFuncion == 2) {
				cruzamientoCromosomaUniforme(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, randomGPU);
			}
		}
	}
}



//Se selecciona un punto de corte y se intercambian los genes de los padres para formar los hijos
__device__ void cruzamientoCromosoma1Punto(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, struct Random randomGPU){
	cuPrintf("*** Cruzamiento 1Punto ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	//cuPrintf("posicionCromosoma1  %d\n", posicionCromosoma1);
	//cuPrintf("posicionCromosoma2  %d\n", posicionCromosoma2);

	if((getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1) % 101) >= probabilidad ){
		unsigned int r = getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		cuPrintf("r %d\n", r);
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			if(i<=r){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
			}
		}
	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
		}
	}
}

//Se seleccionan 2 puntos de corte y se intercambian los genes de los padres para formar los hijos
__device__ void cruzamientoCromosoma2Puntos(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, struct Random randomGPU){
	cuPrintf("*** Cruzamiento 2Puntos ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	unsigned int prob = (getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1) % 101);
	if(prob < probabilidad ){
		unsigned int r1 = getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		unsigned int r2 = getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma2) % cantGenesEnCromosomaDevice;
		cuPrintf("r1 %d\n", r1);
		cuPrintf("r2 %d\n", r2);

		int i = 0;
		while(r2 == r1){
			r2 = getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma2+i) % cantGenesEnCromosomaDevice;
			i++;
		}

		if(r2<r1){
			unsigned int r3 = r1;
			r1 = r2;
			r2 = r3;
		}

		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			if(i<r1){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
			}else if(i<=r2){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
			}
		}
	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
		}
	}
}


//en cada posición de los progenitores se decide intercambiar el valor
//genético de cada punto de acuerdo a una probabilidad prefijada
__device__ void cruzamientoCromosomaUniforme(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, struct Random randomGPU){
	cuPrintf("*** Cruzamiento Uniforme ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;

	unsigned int prob;
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		prob = (getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1 + i) % 101);
		if(prob < probabilidad ){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
		}
		else {
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
		}
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones de Mutacion *****************/

__device__ void mutacionEntera(int* poblacion, int probabilidad, struct Random randomGPU, int ejecutarFuncion){

	if(ejecutarFuncion == 0){
		mutacionReajusteAleatorio(poblacion, probabilidad, randomGPU);
	}
	else {
		if(ejecutarFuncion == 1) {
			mutacionPorDeslizamiento(poblacion, probabilidad, randomGPU);
		}
	}

}

//Reajuste Aleatorio
//Cambia el valor de cada gen por otro valor posible, el nuevo valor se obtiene sorteando aleatoriamente
//entre todos los valores posibles.
__device__ void mutacionReajusteAleatorio(int* poblacion, int probabilidad, struct Random randomGPU){
	cuPrintf("*** Mutacion por reajuste aleatorio ***\n");
	unsigned int prob;
	unsigned int valor;
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		prob = (getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1 + i) % 101);

		if(prob <= probabilidad ){
			valor  = (getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1)% 10);
			poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = valor;
		}

		prob = (getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1 + i) % 101);
		if(prob <= probabilidad ){
			valor = (getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma2)% 10);
			poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = valor;
		}
	}
}

//Mutación por Deslizamiento
//Suma un valor que puede ser tanto positivo como negativo al valor de cada gen. Los valores a sumar son
//elegidos aleatoriamente para cada posición.
__device__ void mutacionPorDeslizamiento(int* poblacion, int probabilidad, struct Random randomGPU){
	cuPrintf("*** Mutacion por deslizamiento ***\n");
	unsigned int prob;
	unsigned int valor;
	int posicionNuevoCromosoma1 = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice * cantGenesEnCromosomaDevice;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosomaDevice;
	//cuPrintf("cantGenesEnCromosomaDevice  %d\n", cantGenesEnCromosomaDevice);
	//cuPrintf("posicionNuevoCromosoma1  %d\n", posicionNuevoCromosoma1);
	//cuPrintf("posicionNuevoCromosoma2  %d\n", posicionNuevoCromosoma2);
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
		prob = (getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1 + i) % 101);

		if(prob <= probabilidad ){
			valor  = (getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1)% 10);
			poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] +=valor;
		}

		prob = (getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma1 + i) % 101);
		if(prob <= probabilidad ){
			valor  = (getRandomInt(randomGPU, posicionNuevoCromosoma2)% 10);
			poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] +=valor;
		}
	}
}



/******************* Implementacion de Funciones de fitness *****************/

__device__ void asignarFitnessEntera(int* nuevaPoblacion, int* nuevoVectorFitness){
	//Obtengo posicion del primer cromosoma.
	int posicionCromosoma = threadIdx.y * cantGenesEnCromosomaDevice * 2 + blockIdx.y * totalGenesEnPoblacionDevice;
	int posicionFitness = threadIdx.y * 2 + blockIdx.y * cantCromosomasPoblacionDevice;
	nuevoVectorFitness[posicionFitness] = calcularFitnessEntera(nuevaPoblacion, posicionCromosoma);
	nuevoVectorFitness[posicionFitness + 1] = calcularFitnessEntera(nuevaPoblacion, posicionCromosoma + cantGenesEnCromosomaDevice);
}

__device__ int calcularFitnessEntera(int* poblacion, int posicion) {
	int fitness = 0;
	float contador = cantGenesEnCromosomaDevice-1;
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosomaDevice; i++){
	  fitness = fitness + poblacion[posicion + i];
	  contador--;
	}
	return fitness;
}

/******************* Implementacion de Funciones del host *****************/

void representacionEntera() {

	int tamVectorPoblacion = sizeof(int)*totalGenes;
	int tamVectorFitness = sizeof(int)*totalIndividuos;
	int tamVectorIndividuosAMigrar = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblaciones;

	static int *poblacionActualHost = (int *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static int *nuevaPoblacionHost = (int *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static int *fitnessActualHost = (int *) malloc(tamVectorFitness);
	static int *nuevoFitnessHost = (int *) malloc(tamVectorFitness);
	static int *individuosAMigrarHost = (int *) malloc(tamVectorIndividuosAMigrar);

	int *poblacionActualDevice;
	int *nuevaPoblacionDevice;
	int *fitnessActualDevice;
	int *nuevoFitnessDevice;
	int *individuosAMigrarDevice;

	// alocar en el device
	cudaMalloc(&poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion);
	cudaMalloc(&nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion);
	cudaMalloc(&fitnessActualDevice, tamVectorFitness);
	cudaMalloc(&nuevoFitnessDevice, tamVectorFitness);
	cudaMalloc(&individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrar);

	//Semilla randomica.
	//	srand48(SEMILLA);

	//Inicio numeros aleatorios.
	struct Random r = initRandom(cantCromosomasPoblacion/2);

	//cuantos bloques? (1)
	dim3 tamGrid(1, cantidadPoblaciones); //Grid dimensión
	//cuantos hilos por bloque? (N) o sea tengo un bloque y n hilos (un hilo por columna)
	dim3 tamBlock(1,cantCromosomasPoblacion/2,1); //Block dimensión

	dim3 tamBlockMigracion(1,1,1); //Block dimensión

	//inicializacion de la poblacion en GPU
	inicializarPoblacionEntera<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, r, cantCromosomasPoblacion);

	// Traer resultado
	cudaMemcpy (fitnessActualHost, fitnessActualDevice, tamVectorFitness, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy (poblacionActualHost, poblacionActualDevice, tamVectorPoblacion, cudaMemcpyDeviceToHost);

	cout << "\nPOBLACION INICIAL\n";
	for (int i = 0; i<totalGenes; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";

		}
		printf("%i ", poblacionActualHost[i]);
	}
	cout << "\n\n\nFITNESS\n";

	for (int i = 0; i<cantCromosomasPoblacion * cantidadPoblaciones; i++){
		printf("%i ", fitnessActualHost[i]);
	}
	cout << "\n\n\n\n";

	//int generacionesMigrar = 1;
	int iteracion = 0;
	//los individuos de la poblacion actual se van intercambiando en el reemplazo
	while(iteracion < numeroGeneraciones){

		//si la iteracion es par invoco a GPU con poblacionActual, nuevaPoblacion
		if ((iteracion % 2) == 0) {
			// seleccionamos, cruzamos y mutamos en GPU
			mainKernelEntera<<<tamGrid, tamBlock>>>(poblacionActualDevice, nuevaPoblacionDevice, fitnessActualDevice, nuevoFitnessDevice, individuosAMigrarDevice, r);

			//Si hay que migrar
			//if (iteracion % generacionesMigrar == 0) {
			//	migracionRepresentacion <<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(nuevaPoblacionDevice, nuevoFitnessDevice, individuosAMigrarDevice, r);
			//}
		}
		//sino invoco a GPU con nuevaPoblacion, poblacionActual
		else {

			// seleccionamos, cruzamos y mutamos en GPU
			mainKernelEntera<<<tamGrid, tamBlock>>>(nuevaPoblacionDevice, poblacionActualDevice, nuevoFitnessDevice, fitnessActualDevice, individuosAMigrarDevice, r);

			//Si hay que migrar
			//if (iteracion % generacionesMigrar == 0) {
			//	migracionRepresentacion <<<tamGrid, tamBlockMigracion>>>(poblacionActualDevice, fitnessActualDevice, individuosAMigrarDevice, r);
			//}
		}

		//mejorFitness = obtenerMejorFitness(poblacionActual,mejorCromosoma);
		iteracion++;
	}

	// Traer resultado
	cudaMemcpy (nuevoFitnessHost, nuevoFitnessDevice, tamVectorFitness, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy (nuevaPoblacionHost, nuevaPoblacionDevice, tamVectorPoblacion, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaMemcpy (individuosAMigrarHost, individuosAMigrarDevice, tamVectorIndividuosAMigrar, cudaMemcpyDeviceToHost);

	// liberar memoria de las matrices en el device
	cudaFree(fitnessActualDevice);
	cudaFree(poblacionActualDevice);
	cudaFree(nuevoFitnessHost);
	cudaFree(nuevaPoblacionDevice);

	cout << "NUEVA POBLACION\n";
	for (int i = 0; i<totalGenes; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";

		}
		printf("%i ", nuevaPoblacionHost[i]);
	}
	cout << "\n\n\nFITNESS\n";

	for (int i = 0; i<cantCromosomasPoblacion * cantidadPoblaciones; i++){
		printf("%i ", nuevoFitnessHost[i]);
	}
	cout << "\n";

/*	cout << "\n\nA MIGRAR\n";

	for (int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblaciones; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";
		}
		printf("%i ", individuosAMigrarHost[i]);
	}
	cout << "\n";
*/
}


